典型文献
基于多模式集成冬半年气温预报偏差修正
文献摘要：
卡尔曼滤波递减平均方法对模式直接输出的气温预报进行订正,能有效提高预报准确率,但有时会造成显著负订正的现象,使订正预报效果反而不及模式直接输出.利用消除偏差集合平均方法(BREM)选择最优滑动训练期对2019年10月至2020年4月ECMWF预报(EC)、经过卡尔曼滤波递减平均法订正的预报(EC COR)及中央台网格指导预报(SC-MOC)等3种气温预报在黑龙江省的结果进行集成,并将BREM方法对EC COR的修正效果进行评估,结果表明:不同预报结果都表现为冬季和夜间预报的准确率更低,气温偏低的11月至翌年1月更倾向于表现出预报较实况系统性偏高的特点.BREM方法能有效地修正EC COR对EC负订正的现象,且可显著高于任何一种参与集成的单一预报效果.可在对单一模式进行卡尔曼滤波递减平均订正的基础上,进一步提升预报质量.另外,利用集成方法对高质量预报产品的融合(不局限于模式直接输出预报或是订正预报)可获取较单一预报更优的预报结果.
文献关键词：
多模式集成;卡尔曼滤波递减平均方法;地面气温;偏差订正
中图分类号：
作者姓名：
齐铎;刘松涛;赵广娜;高梦竹
作者机构：
黑龙江省气象台,黑龙江 哈尔滨150030
文献出处：
引用格式：
[1]齐铎;刘松涛;赵广娜;高梦竹-.基于多模式集成冬半年气温预报偏差修正)[J].气象与环境学报,2022(03):119-126
A类：
卡尔曼滤波递减平均方法,BREM
B类：
多模式集成,冬半年,气温预报,预报偏差,偏差修正,预报准确率,订正预报,预报效果,差集,集合平均,训练期,ECMWF,递减平均法,COR,中央台,台网,指导预报,SC,MOC,黑龙江省,翌年,实况,集成方法,预报产品,地面气温,偏差订正
AB值：
0.308354
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